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迭代时间重排同步压缩变换及其在机械故障诊断中的应用
被引量：
2
1
作者
周铖
王翔生
曹宏瑞
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期256-265,共10页
机械设备常运行在复杂环境下,往往受到时变载荷、时变转速、瞬态冲击等非平稳工况的影响,导致故障时有发生。时频分析技术可以兼顾时间和频率两个变量,得到了广泛应用。然而传统时频分析方法在提高时频聚集性和减弱交叉项之间存在矛盾,...
机械设备常运行在复杂环境下,往往受到时变载荷、时变转速、瞬态冲击等非平稳工况的影响,导致故障时有发生。时频分析技术可以兼顾时间和频率两个变量,得到了广泛应用。然而传统时频分析方法在提高时频聚集性和减弱交叉项之间存在矛盾,为了实现复杂环境下机械设备的故障诊断,提出迭代时间重排同步压缩变换方法。在时间重排同步压缩变换的基础上构造新的群延时估计算子,然后只需进行一次重排操作即可获得更锐利的时频表示。通过仿真信号和滚动轴承加速寿命试验数据验证所提方法的有效性。
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关键词
故障诊断
机械设备
迭代
时间
重排
同步
压缩
变换
群延时估计算子
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职称材料
基于SSCF和TSET的滚动轴承冲击故障诊断方法
被引量：
3
2
作者
柯伟
金仲平
+2 位作者
董灵军
吕信策
陈恒旭
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期835-843,共9页
在对滚动轴承进行故障诊断时,因为噪声等因素的干扰,会导致轴承的冲击故障特征识别困难,针对这一问题,提出了一种基于相似分段协同滤波(SSCF)和时间重排同步特征提取(TSET)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSCF对待分析信号划分相似片...
在对滚动轴承进行故障诊断时,因为噪声等因素的干扰,会导致轴承的冲击故障特征识别困难,针对这一问题,提出了一种基于相似分段协同滤波(SSCF)和时间重排同步特征提取(TSET)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSCF对待分析信号划分相似片段,并将其排列成二维阵列,分别用Savitzky-Golay滤波器和多项式拟合算法在X、Y两个方向上进行了滤波处理,再进行了信号的重构,实现了对信号降噪处理的目的;然后,基于同步压缩变换的理论框架,利用TSET进行了群延时估计和时间方向上的时频能量重排,从而获得了清晰集中的冲击特征时频表达;最后,通过计算时频脊线之间的时间间隔确定了故障特征频率,从而实现了对滚动轴承进行故障诊断的目的;同时,对数值仿真信号以及试验台轴承故障数据进行了分析和验证。实验结果表明:经SSCF降噪处理后的相关系数最大,为0.8255,比小波阈值降噪高了0.2504,极大地突出了冲击故障特征;TSET算法的Renyi熵值最低,为11.2861,比SST低了4.3862,获得了能量更加集中的时频表达。研究结果表明:在强噪声环境下对滚动轴承进行故障诊断时,采用基于SSCF和TSET的方法仍具有较高的有效性。
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关键词
相似分段协同滤波
时间重排同步提取变换
特征
提取
降噪处理
信号重构
时频分析
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职称材料
题名
迭代时间重排同步压缩变换及其在机械故障诊断中的应用
被引量：
2
1
作者
周铖
王翔生
曹宏瑞
机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期256-265,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB2007700)
国家自然科学优秀青年基金资助项目(51922084)。
文摘
机械设备常运行在复杂环境下,往往受到时变载荷、时变转速、瞬态冲击等非平稳工况的影响,导致故障时有发生。时频分析技术可以兼顾时间和频率两个变量,得到了广泛应用。然而传统时频分析方法在提高时频聚集性和减弱交叉项之间存在矛盾,为了实现复杂环境下机械设备的故障诊断,提出迭代时间重排同步压缩变换方法。在时间重排同步压缩变换的基础上构造新的群延时估计算子,然后只需进行一次重排操作即可获得更锐利的时频表示。通过仿真信号和滚动轴承加速寿命试验数据验证所提方法的有效性。
关键词
故障诊断
机械设备
迭代
时间
重排
同步
压缩
变换
群延时估计算子
Keywords
fault diagnosis
mechanical equipment
iterative time-rearrangement synchrosqueezing transform
group delay estima⁃tion operator
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于SSCF和TSET的滚动轴承冲击故障诊断方法
被引量：
3
2
作者
柯伟
金仲平
董灵军
吕信策
陈恒旭
机构
台州市特种设备检验检测研究院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期835-843,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1709210)
台州市科技局工业类科技计划项目(21gyb13)。
文摘
在对滚动轴承进行故障诊断时,因为噪声等因素的干扰,会导致轴承的冲击故障特征识别困难,针对这一问题,提出了一种基于相似分段协同滤波(SSCF)和时间重排同步特征提取(TSET)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSCF对待分析信号划分相似片段,并将其排列成二维阵列,分别用Savitzky-Golay滤波器和多项式拟合算法在X、Y两个方向上进行了滤波处理,再进行了信号的重构,实现了对信号降噪处理的目的;然后,基于同步压缩变换的理论框架,利用TSET进行了群延时估计和时间方向上的时频能量重排,从而获得了清晰集中的冲击特征时频表达;最后,通过计算时频脊线之间的时间间隔确定了故障特征频率,从而实现了对滚动轴承进行故障诊断的目的;同时,对数值仿真信号以及试验台轴承故障数据进行了分析和验证。实验结果表明:经SSCF降噪处理后的相关系数最大,为0.8255,比小波阈值降噪高了0.2504,极大地突出了冲击故障特征;TSET算法的Renyi熵值最低,为11.2861,比SST低了4.3862,获得了能量更加集中的时频表达。研究结果表明:在强噪声环境下对滚动轴承进行故障诊断时,采用基于SSCF和TSET的方法仍具有较高的有效性。
关键词
相似分段协同滤波
时间重排同步提取变换
特征
提取
降噪处理
信号重构
时频分析
Keywords
similar segments collaborative filtering(SSCF)
time-reassigned synchro extracting transform(TSET)
feature extraction
noise reduction processing
signal reconfiguration
time and frequency analysis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迭代时间重排同步压缩变换及其在机械故障诊断中的应用
周铖
王翔生
曹宏瑞
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SSCF和TSET的滚动轴承冲击故障诊断方法
柯伟
金仲平
董灵军
吕信策
陈恒旭
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
3
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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